> Markdown version of [/jobs/ext/4501733-senior-data-architect-sap-master-data](https://www.wearedevelopers.com/jobs/ext/4501733-senior-data-architect-sap-master-data). Every page supports `.md` or `Accept: text/markdown`. Links point to the HTML versions so they work for humans too. Agent guide: [/agents.md](https://www.wearedevelopers.com/agents.md). --- # Senior Data Architect SAP Master Data - **Company:** element GmbH - **Location:** Frankfurt am Main, Germany (Remote available) - **Experience:** Expert - **Contract:** Permanent contract - **Skills:** Application Programming Interfaces (APIs), Artificial Intelligence, Data Architecture, Data Governance, Data Integration, Data Security, IDoc, SAP (Applications), SAP NetWeaver Data Management, Software Systems - **Published:** October 31, 2026 - **Apply:** https://www.adzuna.de/details/5947596930 ## About the Role * Mehrjährige Erfahrung in der Konzeption von Datenarchitekturen und Integrationslösungen im SAP-Umfeld, idealerweise mit Fokus Master Data * Kenntnisse gängiger Integrationstechnologien wie SAP MDI, MDO, Data Services, SDI, SAP Integration Suite/CPI, ALE/IDoc, APIs und eventbasierter Integration * Fundiertes Wissen zu Datenmodellen sowie zu Data Governance und Datenqualität * Erfahrung mit Reltio oder anderen Non-SAP-MDM-Lösungen von Vorteil * Kommunikationsstärke gegenüber Fachbereich und IT, fließende Deutsch- und Englischkenntnisse ## Description Kundenlandschaften werden heterogener, Stammdaten müssen sauber zwischen SAP- und Non-SAP-Systemen fließen. Als Senior Data Architect gestaltest du die Architektur dahinter, von der Erstellung über die Bereinigung bis zur Nutzung und Verteilung der Daten. Dabei bist du fachlicher Lead in Projekten und Sparringspartner für Kunden auf Entscheider- und Architektenebene., * Design von Datenarchitekturen für nationale und internationale Kundenlandschaften mit Schwerpunkt Master Data Integration und Orchestrierung * Konzeption von Datenverteilung und Datenflüssen in heterogenen SAP- und Non-SAP-Landschaften * Betrachtung des gesamten Datenlebenszyklus von der Erstellung über die Bereinigung bis zur Nutzung und Verteilung * Sicherstellung eines sauberen Stammdatenaustauschs unter Berücksichtigung von Datenschutz und Datensicherheit * Definition von Integrationsmustern, Standards und Rahmenbedingungen für Projektteams * Fachlicher Lead in Projekten und Sparringspartner für Kunden auf Entscheider- und Architektenebene * Enge Zusammenarbeit mit dem internen KI-Team, u. a. zur Integration von KI-Komponenten in MDM-Architekturen